A Low-Loss, 77 GHz, 8 × 8 Microstrip Butler Matrix on a High-Purity Fused-Silica (HPFS) Glass Substrate
Notice bibliographique
Résumé
A low-loss, compact, ultra-thin, passive, 77 GHz, 8 × 8 microstrip Butler matrix on a 200 μm thick high-purity fused-silica (HPFS) glass substrate embedded in 0.8 μm thick patterned gold conducting layers was developed for low power automotive radars. The first-of-its-kind, HPFS, glass-based Butler matrix comprised 12 hybrid couplers, 16 crossovers, and 8 phase shifters in a footprint area of 19.1 mm × 26.6 mm. The device and the corresponding building blocks were designed and optimized using 3D electromagnetic finite element method (FEM) simulations using the Advanced Design System (ADS) from Keysight™ Technologies. Due to the very-low-loss tangent of the HPFS glass substrate (0.0005 @77 GHz) compared to other common substrate materials and rigorous design optimization, the return loss and isolation of the input ports are both below -20 dB, respectively, as verified by 3D FEM simulations. Due to the absence of any published data on a 77 GHz 8 × 8 Butler matrix, the design was validated by developing a 4 × 4 version of the Butler matrix using the same building blocks and comparing the 3D simulation results in ADS with results published elsewhere that showed that the developed Butler matrix offers lower insertion loss in a 10% smaller footprint area. A low-cost microfabrication method has been developed to fabricate the devices using a standard lift-off process. A scaled version of the device can be used for 5G beamforming applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».